Цитаты из книги «Карта и территория. Риск, человеческая природа и проблемы прогнозирования»

требуемую инвесторами норму доходности для конкретных рискованных активов. Премия за риск инвестирования в акции — разница между ожидаемой доходностью и доходностью безрискового актива — является индикатором временнóго предпочтения. Капитализация доходности арендованной недвижимости рассчи

Доходность облигаций характеризует неприятие риска по двум показателям: кредитный рейтинг и срок погашения. Стадный инстинкт нередко приближает индивидуальное неприятие риска к среднему уровню для группы: другие инвесторы, семья, аналитики

Временнóе предпочтение в сочетании с неприятием риска и стадностью главенствует в ценообразовании всех приносящих доход активов и с XIX в. определяет ту долю дохода, которую домохозяйства превращают в сбережения в долгосрочной перспективе.

Этот показатель достиг самого низкого за послевоенный период уровня в 2011 г. Резкое сокращение инвестиций, особенно в долгосрочные активы, в значительной степени объясняет, почему американская экономика не восстановилась так же, как это было в 10 предыдущих случаях после Второй мировой войны (см. главу 7 «Неопределенность — враг вложений»).

нефинансовых рынках с помощью инструмента, который использую уже много лет, — доли ликвидного денежного потока, которую менеджмент направить в неликвидные, особенно долгосрочные, капиталовложения.

Таким образом, с точки зрения составителя прогнозов, вопрос не в том, рационально ли поведение, а в том, является оно повторяющимся и системным, чтобы измерить его и предсказать.

В основе практически всех финансовых решений лежит принятие или избежание риска.

Сериальная корреляция характерна практически для всех экономических временных рядов, так как остаток предыдущего квартала в реальности оказывают влияние на остаток текущего квартала

Эту долю мы называем коэффициентом множественной регрессии (R2). Чем выше R2, тем ближе аппроксимированные временные ряды к историческим рядам. При значении 1,0 модель точно предсказывает реальные ряды данных и полностью объясняет дисперсию зависимой

Регрессионный анализ статистически показывает, как изменение любой независимой переменной влияет на объем строительства новых домов. Смысл такого фильтрования состоит в том, что он позволяет получить относительные статистические веса — коэффициенты, — которые в случае применения к ценам на дома и числу создаваемых домохозяйств дают «аппроксимированные» временные ряды, максимально близкие к историческим данным по объему строительства новых домов.